金訊數(shù)智受邀出席2024中國城市治理創(chuàng)新論壇并作專題報告

發(fā)布日期：2024-12-25 作者：金訊通點擊：

近日，由北京大學(xué)政府管理學(xué)院、北京大學(xué)公共治理研究所、北京大學(xué)城市治理研究院聯(lián)合主辦，新華數(shù)字政府研究中心協(xié)辦，中國社會治理研究會提供學(xué)術(shù)支持的“2024中國城市治理創(chuàng)新論壇——政務(wù)熱線驅(qū)動中國城市治理創(chuàng)新”在北京舉行。本次大會邀請國內(nèi)外專家學(xué)者、政府官員、政務(wù)熱線行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)代表等參會，共同探討政務(wù)熱線在城市治理創(chuàng)新的新思路與新方法。金訊數(shù)智受邀參會并作《AI大模型賦能熱線提質(zhì)增效實踐分享》專題報告，分享Al大模型在政務(wù)熱線領(lǐng)域中的最新創(chuàng)新實踐應(yīng)用。

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（2024年中國城市治理創(chuàng)新論壇現(xiàn)場圖）

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（總經(jīng)理韓召寧作專題報告）

2024中國城市治理創(chuàng)新論壇

本次大會以“政務(wù)熱線驅(qū)動中國城市治理創(chuàng)新”為主題。本次論壇聚焦政務(wù)熱線驅(qū)動中國城市治理創(chuàng)新，強調(diào)政務(wù)熱線在以人民為中心，暢通民意渠道，提升政府回應(yīng)能力方面的重要性。會上，第四屆“中國城市治理創(chuàng)新優(yōu)秀案例獎”啟動儀式及《城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型智庫通訊》期刊啟動儀式相繼舉行，同時成果發(fā)布了《城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告2024：愿景與路線》及《政務(wù)熱線數(shù)據(jù)分析工具箱》。

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（美國麻省理工學(xué)院教授、紐約市前副市長J·菲利普·湯普森演講）

1、北京大學(xué)政府管理學(xué)院教授、北京大學(xué)城市治理研究院執(zhí)行院長沈體雁

剖析當(dāng)前政務(wù)熱線面臨工單智能化難、數(shù)據(jù)深度分析難、問題處置難三大痛點和難點，強調(diào)未來應(yīng)構(gòu)建統(tǒng)分結(jié)合的多層治理管理體制機制，深化政務(wù)熱線知識庫與大模型應(yīng)用，構(gòu)建智能民意地圖與民意時空動力學(xué)分析工具箱，以民意地圖驅(qū)動公共服務(wù)供給側(cè)改革。

2、美國麻省理工學(xué)院教授、紐約市前副市長J·菲利普·湯普森

以紐約311熱線相關(guān)經(jīng)驗為例，認為熱線推動城市治理有兩個重要因素：一是城市發(fā)展是否與自然環(huán)境相適應(yīng)，從而滿足市民的生存需要；二是城市能否深度理解市民并真正傾聽市民訴求。

3、新華社中國經(jīng)濟信息社政務(wù)服務(wù)平臺運營部主任、全國一體化政務(wù)服務(wù)和監(jiān)管平臺運營中心運營總監(jiān)楊光

城市熱線將在資源整合、渠道建設(shè)、智能應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘四個方面進行升級迭代，通過制度合力、多元融合、技術(shù)嵌入和精準(zhǔn)分析，驅(qū)動和實現(xiàn)未來城市社會治理的系統(tǒng)化、可及化、智慧化、科學(xué)化。

金訊數(shù)智專題報告

金訊數(shù)智總經(jīng)理韓召寧以《AI大模型賦能熱線提質(zhì)增效實踐分享》作專題報告，韓總向與會者分享了公司在政務(wù)熱線領(lǐng)域十余年的專精特新發(fā)展路線，從政務(wù)熱線行業(yè)發(fā)展的痛點出發(fā)，引出了公司在政務(wù)熱線AI大模型領(lǐng)域的研究的四個方向，圍繞座席智能輔助、工單質(zhì)量提升、知識庫建設(shè)優(yōu)化、動態(tài)預(yù)警與數(shù)據(jù)專項分析等需求所展開的創(chuàng)新研究成果。

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金訊數(shù)智針對政務(wù)熱線與數(shù)據(jù)治理行業(yè)需求，在大模型研究主要圍繞三個方向：

1、LLM大語言模型的研發(fā)應(yīng)用

2、UIE信息抽取大模型的研發(fā)應(yīng)用

3、RAG檢索增強生成大模型研發(fā)應(yīng)用

基于以上大模型技術(shù)主要面向以下場景做研發(fā)和探索：

1、工單智能總結(jié)與要素提?。☉?yīng)用于座席智能輔助與工單質(zhì)量提升）

2、政策法規(guī)文件的智能解析（應(yīng)用于知識庫生成與優(yōu)化）

3、知識庫的RAG生成式檢索與應(yīng)答（應(yīng)用于智能檢索）

4、動態(tài)預(yù)警與熱線態(tài)勢感知（基于數(shù)據(jù)要素的智能動態(tài)預(yù)警與深入分析）

韓召寧總經(jīng)理詳細展示了公司在LLM與UIE大模型技術(shù)應(yīng)用、知識庫RAG檢索增強生成大模型、熱線數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用等方面最新成果，同時強調(diào)了AI大模型技術(shù)在實際運用中的算力成本控制和熱線數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的解決方案。韓總的分享受到與會各位參會方的認可與肯定，會后多位專家學(xué)者、熱線負責(zé)人主動聯(lián)系尋求進一步溝通與交流機會。

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